文献类型： 中文期刊
作者： 张合涛 1 ; 赵春江 1 ; 王传宇 2 ; 郭新宇 2 ; 李大壮 2 ; 苟文博 2 ;
作者机构： 1.西北农林科技大学信息工程学院
2.北京农业信息技术研究中心
关键词： 小麦麦穗;卷积神经网络;特征提取;特征融合;损失函数;麦穗识别检测模型
期刊名称： 麦类作物学报
ISSN：
年卷期： 2023 年 006 期
页码： 798-807
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为提高卷积神经网络对麦穗的识别检测精度，在YOLOv5检测模型基础上提出改进的识别检测模型YOLOv5-αTB,在特征提取网络末端部分加入Transformer模块，强化特征提取网络对小麦麦穗图像的颜色、纹理、几何等特征的提取，在特征融合部分将路径聚合网络（path aggregation network, PANet）替换成加权双向特征金字塔（bidirectional feature pyramid network, BiFPN）,进一步优化多尺度特征的融合。针对边界框回归损失函数的计算方式IoU的局限性，引入了α-CIoU加强了边界框回归的效果。利用YOLOv5-αTB检测模型在测试集上得到的精确度（precision）、召回率（recall）和平均精度（average precision, AP）分别是99.95%、81.86%和88.64%,在平均精度上相比于传统的YOLOv5模型提升2.92个百分点。该模型检测统计麦穗数量对比人工计数结果，识别检测精度约为97.00%。
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